Python - jieba分詞

haobowd 發布于2019-07-25 11:33 / 3146人閱讀

摘要：需要分詞的字符串控制是否使用模型這種分詞方法粒度比較細，成為搜索引擎模式返回的結構是一個可迭代的。以及用法和上述一致，最終返回的結構是一個列表。

1.分詞 1.1主要分詞函數

jieba.cut(sentence, cut_all, HMM):sentence-需要分詞的字符串；cut_all-控制是否采用全模式；HMM-控制是否使用HMM模型；jieba.cut()返回的結構是一個可迭代的 generator。

jieba.cut_for_search(sentence, HMM):sentence-需要分詞的字符串；HMM-控制是否使用HMM模型；這種分詞方法粒度比較細，成為搜索引擎模式；jieba.cut_for_search()返回的結構是一個可迭代的 generator。

jieba.lcut()以及jieba.lcut_for_search用法和上述一致，最終返回的結構是一個列表list。

1.2示例

import jieba as jb

seg_list = jb.cut("我來到北京清華大學", cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jb.cut("我來到北京清華大學", cut_all=False)
print("精確模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 精確模式

seg_list = jb.cut("他來到了網易杭研大廈")  
print("默認模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 默認是精確模式

seg_list = jb.cut_for_search("小明碩士畢業于中國科學院計算所，后在日本京都大學深造")  
print("搜索引擎模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 搜索引擎模式

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